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文档简介

1、一、 开发环境 硬件环境：win8系统 I3处理器，4G内存 使用工具和开发语言：1、 MySQL数据库（版本5.1）2、 Coreseek（版本4.1）：开源中文全文检索/搜索软件，基于Sphinx研发并独立发布3、 Java开发语言二、处理流程1、 初始化：将applicant文件夹中的数据去掉括号、提取关键字整理到一张表中。图1. 初始化流程图说明：去掉的非关键字符包括“公司、有限、责任、股份、集团、总厂、厂、研究院、研究所、研究中心”。2、 匹配：将公司关键字和applicant表中的关键字用sphinx进行匹配图2. 匹配流程 三、匹配原理说明Sphinx匹配一条字符时，先将字符进行

2、分词，例如“永嘉工业有限公司”，会分成“永嘉”、“工业”、“有限公司”这三个词，然后到全文数据库applicant表中去找与它最相似的词条，生成权值，并排序返回给用户。在写的针对公司匹配的程序中，通过统计得出，权值和分词的个数N有关，如果完全匹配的话，权值为weigh = N*（N-1）*100+1）*100（严谨的分词权重计算函数说明见下文引用的sphinx机制说明）。将一个公司名字匹配时，将匹配得到的第一条最相似的值得权重currentWeigh归一化，得到-1到1之间的一个值， similarity = (currentWeigh - weigh)/weigh，则可以认为similari

3、ty是该公司名字能够在词库中所能找到的最相似的词的相似度了。对每个公司名字都进行这样的计算，根据样本数据可知，相似度阈值为0.3是比较合适的，以此得出所有的公司数据，并按权重排序。其中，applicant经过去重剪枝最终的数据是307794条。初始化用时20分钟。完整的公司数据去重复之后又613204条，去掉公司代码和名称为空的数据剩下609844条，匹配得到的结果62276条，用时约3个小时。注意：在人工匹配时，前52401条错误较少，如精度要求不高可以不用人工匹配，后边的可以适当人工筛选。n Sphinx权值计算函数说明/s/blog_5aefd

4、9770100axf0.html（备注：我使用的是SPH_MATCH_ANY模式：即只要有匹配的一个词我都返回，通过后续相似度阈值来筛选。）权值计算函数主要有两部分1、词组评分 2、统计学评分词组评分根据文档和查询的最长公共子串（LCS，longest common subsequence）的长度进行。因此如果文档对查询词组有一个精确匹配（即文档直接包含该词组），那么它的词组评分就取得了可能的最大值，也就是查询中词的个数。统计学评分基于经典的 BM25 函数，该函数仅考虑词频。如果某词在整个数据库中很少见（即文档集上的低频词）或者在某个特定文档中被经常提及（即特定文档上的高频词），那么它就得到一个较高的权重。最终的 BM25 权值是一个 0 到 1 之间的浮点数。在

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